联通师生网上生活,服务全方位育人******
习近平总书记在党的二十大报告中指出,“加强全媒体传播体系建设,塑造主流舆论新格局。”从2019年起,教育部先后分两批确定了北京大学、清华大学、北京市教委、上海市教委等30所(家)全国教育融媒体中心试点单位,各省教育主管部门也积极探索建设具有本省特色、符合本省高校实际、围绕本省教育高质量发展的高校融媒体中心。经过近三年的探索与实践,高校融媒体中心已经从机构设置、平台搭建、场地设施等基础建设阶段过渡到服务拓展、文化建设、校园治理等系统创新阶段。但由于受到主客观因素的制约,目前一些高校媒体融合机制尚不成熟,管理运行体制机制创新不够,财力物力和队伍素养还存在一些短板,高校融媒体中心建设还面临着巨大挑战。下一步,高校要立足“两个大局”,胸怀“国之大者”,站在政治和全局的高度,以全媒体视角和互联网思维审视和谋划高校教育新闻宣传工作,探索新时代“全程、全息、全员、全效”高校教育融媒体发展路径,牢牢把握全媒体时代教育新闻舆论工作主动权和主导权。
坚持“四全”媒体发展理念
习近平总书记在主持中央政治局第十二次集体学习时强调,全媒体不断发展,出现了全程媒体、全息媒体、全员媒体、全效媒体,信息无处不在、无所不及、无人不用,导致舆论生态、媒体格局、传播方式发生深刻变化,新闻舆论工作面临新的挑战。这为当前高校新闻宣传的突破发展、媒体融合的纵深发展提供了基本遵循。推动高校媒体融合发展,建好用好高校融媒体中心,必须深刻理解把握“四全媒体”的内涵,在拓展校园服务功能和研发融媒体产品的基础上,让平台在与师生的持续高频互动过程中,发现需求、了解需求、满足需求,使融媒体中心真正成为高校壮大主流思想舆论、加强网络思想引领、凝聚改革发展共识的重要阵地。要顺应“全程媒体”的趋势,重构新闻制作加工多样化流程,强化新闻传播的时效性和开放性,突破时空界限,打通采编发边界,提升优质内容生产能力;要基于“全息媒体”的视角,贯通传播载体,要强化技术赋能,丰富叙述视角和传播形态,突破新闻传播的物理样态;要按照“全员媒体”的要求,创新组织架构,适应网络传播“去中心化”特征,拓展矩阵构建,创新交互方式,实现由“受众”向“用户”的工作理念转变,由一对多向多对多的传播向度转变;要从“全效媒体”的目标出发,适应新闻传播分众化趋势,丰富表现手段,增加信息容量,深化垂直细分领域,提升传播效率,构建“融媒+育人”“融媒+文化”“融媒+服务”的发展模式。
创新内容生产传播模式
不管媒体生态如何变化,优质内容始终是其核心竞争力,增强内容生产能力,提升内容传播到达率覆盖面,是媒体融合的关键环节。要再造生产流程。高校融媒体中心要适应当前媒体内容生产、媒介形态、传播终端等专业细分的趋势,积极引入并不断完善采、编、发一体化系统,建立起总编协调、值班调度、部门沟通、采前策划等制度,搭建指挥调度系统、协同管理系统、全媒体内容管理系统和大数据中心,建设“多次多样采集、全媒体多元编辑、立体多渠道传播”的全媒体内容生产分发系统,实现云端化、数字化、全媒化、智能化。要强化内容生产。推进高校媒体深度融合,首先必须立足师生、校友、家长、合作者等受众群体需求,充分发掘自身新闻资源,策划生产受众喜爱的原创内容。其次要深度开拓区域垂直类内容产品,运用算法技术,加强数据挖掘,主动设置议题,引导受众需求,使自己成为高等教育领域最权威的内容生产者和供应方。同时,主动关注多元业态和精准服务,从移动化、社交化、分众化趋势出发,丰富多元供给,探索“融媒+育人、融媒+文化、融媒+服务”的互动模式,形成融媒体传播平台与师生网上生活社区的联通。要优化传播通路。完善渠道建设,强化技术应用,构建适应高校特点的立体传播模式是提升新闻宣传价值的基础,也是解决内容生产传播能力建设问题的重要路径。高校融媒体中心要增强技术赋能,借助人工智能、云计算等技术,实现推送的精准性和个性化,优化媒体融合传播生态。
优化保障支撑体制机制
媒体融合的新模式、新样态,要求高校不断优化组织保障体系,实现高校融媒体中心建设理念的迭代和组织架构的再造。要重构组织体系。全面对接融媒生产传播规律,组建采编中心、运营中心、摄影工作室、产品设计工作室、音视频工作室等适应融媒体发展的运行机构。以内容生产为关键点,突出目标导向,强化过程管理,构建矩阵式组织结构,加强采编发团队的系统整合,探索以内容创作为核心的项目制、工作室等组织运行体系,实现跨团队跨领域协作。要拓展融媒矩阵。媒体融合“去中心化”“分众化”的特点,需要我们在建设中充分调动各方面参与的积极性、创造性,从高校内部跨学院、跨处室、跨平台整合媒体经验丰富的业务骨干,强化选题策划,增强参与性和多样性,避免内容同质化现象。要借助互联网平台,丰富PGC(专业生产内容)与UGC(用户生产内容)内容接入形式,增强师生融入度,推进多屏融合,全方位打造传播矩阵。要强化保障支撑。融媒体产品生产模式和全媒体传播形态的革新,对高校新闻工作者提出了更高要求。培养适应媒体融合发展规律,具有互联网思维和跨媒介素养的创新型人才队伍,是支撑高校融媒体中心健康发展的根本力量。高校融媒体中心要加强队伍的融媒战略和媒介素养培训,使其既坚守教育新闻价值理想,又掌握现代生产传播技术,助力高校融媒体中心创新发展。
(作者:倪松涛,系江南大学副校长,江南大学互联网传播研究中心主任)
你的隐私,大数据怎知道******
作者:杨义先、钮心忻(均为北京邮电大学教授)
在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘,就存在隐私泄露的风险,引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么,你的隐私,大数据是怎么知道的呢?大家又该如何自我保护呢?
1.“已知、未知”大数据都知道
大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道,至少可以说,它迟早会知道!
甚至,连你自己都不知道的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀……
再进一步说,今后将要发生的事情,大数据还是有可能知道。例如,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了!其实,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。
当然,这里的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭,你的单位,你的民族,甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息,将会把你塑造成什么,是英雄还是狗熊?这却难以预知。
2.数据挖掘就像“垃圾处理”
什么是大数据?形象地说,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息,仍然是大数据的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备,无论它是软件还是硬件,其实都是大数据之源。
大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。
不过,这些听起来高大上的大数据产业,几乎等同于垃圾处理和废品回收。
这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成”;将废品和垃圾初步分类,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱,可算作“数据分析”;不断总结经验,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示”。
再看原料结构。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据是虚拟的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾”。
3.大数据挖掘永远没有尽头
大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧!
一大群网友,出于某种目的,利用自己的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物的所有信息;然后,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。
接着,大家又在第一次人肉迭代的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后,当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。
几乎可以断定,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。
其实,所谓的大数据挖掘,在某种意义上说,就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过,这种搜索的目的,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目的,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之,只要目的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地。
如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。
各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多,速度更快,每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头,结果会越来越精准,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准,随时选择满意的结果就行了。
当然,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多、更快,数据的渠道来源会更广泛。总之,网友的“人肉搜索”,最终将输给机器的“大数据挖掘”。
4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存
必须承认,就当前的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到,至少没有刻意去关注,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷!
不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处,产生了更多需要保护的“隐私”,于是,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出的问题。
但是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。
因此,必须多管齐下。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。
对于个人的网络行为而言,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名!只要做好匿名工作,就能在一定程度上,保护好隐私了。也就是说,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来,即匿名。
《光明日报》( 2023年01月12日 16版)